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深度集成形状校准：在线广告中的多场后处理校准
在电子商务广告中，准确估计点击率（CTR）和转化率（CVR）的真实概率（称为校准估计）对买家、卖家和平台的利益至关重要。本研究提出了一种名为深度集成形状校准（DESC）的新方法，通过结合基础校准函数增强函数表达能力和数据利用能力，解决了多场
PDF6 months ago
MM基于用户意图的上下文字体推荐
本文介绍了 Adobe Fonts 的一个意图驱动系统，它基于用户的意图，对多语言文本输入进行分析，并提供适合的字体推荐，同时针对用户的权限结合免费和付费字体资源，目前已被数百万 Adobe Express 用户采用，点击率超过 25%。
PDFa year ago
深度点击率预测模型的多时期学习
本文提出了一种基于多 epoch 和数据增强的深度 CTR 模型训练方法 MEDA，通过重新初始化嵌入层避免嵌入层过拟合和提高收敛速度，实验结果表明 MEDA 方法能够显著优于传统的单 epoch 训练方法，且在快手等实际应用场景中也具有显
PDFa year ago
FiBiNet++：通过大幅减小模型规模来改善 FiBiNet 进行 CTR 预测
本文介绍了一种新的 FiBiNet++ 模型，通过优化模型结构大幅度减小模型大小，在保持性能的前提下相比其他深度 CTR 模型有更小的模型大小。同时，实验证明 FiBiNet++ 相较于目前最优的 CTR 方法和 FiBiNet 有显著的性
PDF2 years ago
ACL基于 CTR 的广告文案生成：具有控制的预训练和对比微调
本研究提出了一种基于用户评论的 CTR 驱动广告文本生成方法，该方法使用在线 A/B 测试数据进行对比学习以达到生成更高 CTR 的广告文本的目的，并针对低资源问题设计了自定义自监督目标。实验结果表明，该方法显著优于当前的方法，并在主要在线
PDF2 years ago
连续学习中实现遗忘预防和知识迁移
本文提出了一种名为 CTR 的模型，通过使用预训练模型解决了连续学习中的灾难性遗忘和知识迁移的问题。实验结果表明 CTR 模型是有效的。
PDF3 years ago
KDD多目标用户档案建模的虚拟核心专家混合方法
本文介绍了一种多任务模型（MVKE）来统一学习用户对不同类型行为和主题的偏好，其中使用 Virtual-Kernel Expert 来模拟用户偏好的不同方面，并且模型通过门控技术建立两个模型之间的信息融合，提高了模型的性能和效率。实验表明，
PDF3 years ago
KDDMaskNet: 通过实例引导蒙版引入特征逐层乘积到 CTR 排名模型
本研究中，我们提出了一种名为 MaskNet 的新型深度神经网络模型，它采用一种实例引导掩码技术，有效地解决了在 CTR 估计中常见的特征交互问题，并展示了其在排名任务中的优越性，证明了实例引导掩码在构建高性能排名系统中的有效性。
PDF3 years ago
WWW一种带视觉先验的混合赌博模型，用于在显示广告中进行创意排名
本文提出了一种基于混合 bandit 模型的视觉优先级别判定方法，用于在电子商务中推荐商品创意设计，以提高 CTR，通过实验表明该方法的有效性。
PDF3 years ago
SIGIR基于后点击行为分解的整体空间多任务建模用于转化率预测
提出了通过加入一些行为决策点来缓解 Data Sparsity 和 Sample Selection Bias 问题的新的深度推荐模型 ESM²，将多个子任务的概率以及它们在用户行为路径上的条件概率结合起来，通过大量的线下和线上实验验证，实
PDF5 years ago
基于因子分解机的神经网络用于 CTR 预测的 DeepFM
本文提出了一个新的深度学习模型 DeepFM，既能够强调低阶特征交互，又能够强调高阶特征交互，接受的特征也不需要进行专业的工程处理。经过实验证明，DeepFM 比现有模型更有效和更高效用于 CTR 预测。
PDF7 years ago